有限资源能力下的供需问题研究

将 JIT思想引入供需链管理中 ,建立了具有供应能力、运输能力约束的极小化产品成本费用总额的供需问题计划模型 ,并利用易于求解的线性规划模型 ,提出了一个有效的启发式算法 .该算法可以在多种资源能力平衡的前提下 ,找到较优的供应计划.     

求解多目标作业排序问题的遗传算法

利用联合进化遗传算法 ( CEGA)建立了求解多目标排序问题的一般框架 ,采用目标权衡分析诱导出决策人的偏好关系 ,并将其引入求解过程 ,以确定满意排序 ,在搜索寻优过程中 ,将启发式与遗传算法相结合 ,以提高搜索效率 .最后 ,利用该算法框架求解了一个含调整时间的一般 Job Shop排序问题 ,以表明算法的有效性.     

一种基于Bayes方法的优化算法

对实际问题而言 ,人们对于问题的解一般会有一个初步认识 ,并且这种认识会在搜索过程中逐渐加深或得到修正 ,这符合人们认识世界的普遍规律 .作者基于这一认识 ,提出了一种基于 Bayes方法的优化算法 ,从而较大地加快了算法的收敛速度.     

神经网络在柴油机故障诊断中的应用研究

该文利用尺度共轭梯度算法的神经网络对柴油机进行故障诊断 .首先讨论了其训练算法 ,然后确定了柴油机故障诊断所用特征参数及故障种类 ,并提出特征参数数据归一化公式 ,最后以 6-1 3 5 ZC柴油机为例 ,将实验数据输入网络验证 .结果表明 ,神经网络对柴油机故障识别率很高 ,应用于柴油机故障诊断领域是切实可行的 .     

求解电大目标散射问题的累进迭代方法

在矩量法(MOM)的基础上,采用混合场积分方程(CFIE)结合累进迭代的数值方法(PNM)研究了电大尺寸目标电磁散射问题。目标被分成一些小区域,因此缩小了所需要求逆的矩阵的大小并且减少了计算时间。数值模拟计算了理想导电的圆柱,矩形柱的表面电流分布。所得的结果和一般分域基矩量法的结果以及圆柱的理论计算结果吻合得很好ss,说明了本文方法的有效性。     

基于神经网络数据融合的目标跟踪简化算法

分析了基于神经网络数据融合的目标跟踪算法 ,指出了传统的融合算法计算量大 ,神经网络目标向量不易选取等缺点 ,并提出了一种简化的算法。应用理论分析和蒙特卡洛仿真方法 ,对标准卡尔曼滤波算法和简化的滤波算法进行了比较 ,并给出了均方根误差的统计值。该简化算法原理简单 ,数据处理量小 ,速度快 ,误差小 ,特别适用于多传感器的处理 ,将融合结果反馈给单传感器 ,可提高各单传感器的跟踪精度     

基于小波变换和凸集投影的数据恢复和建模算法

在过程控制中,当参数仅能以低采样率获得时,数据恢复就在建模中显得非常重要.本文提出了基于小波变换和凸集投影的数据恢复和建模算法.待恢复数据的先验知识采用凸集表达,并利用向凸集迭代投影(POCSProjection onto Convex     

基于遗传算法的一种粗糙集知识约简算法

知识约简是粗糙集理论研究的重要内容之一,是在保持信息系统分类能力不变的基础上,删除冗余知识.文中从系统的信息表出发,根据可辨别下三角矩阵,利用遗传算法,提出一种基于遗传算法的粗糙集知识约简算法,并通过实验分析说明,这种算法可以解决现有启发式算法无法解决的部分问题.     

一种有效的参数估计方法在预缩聚反应中应用

采用改进的遗传算法解决复杂聚合反应模型的参数估计问题.算法采用排序选择、多点交叉和变异优选策略,有效地提高遗传算法的搜索性能,避免了序贯优化方法有可能存在局部极值的问题.根据文献数据,仿真结果表明,该算法在参数估计中,具有参数搜索范围大、收敛速度快和精度高等特点,它能够有效地解决非线性参数估计问题.     

基于小波空间的视图变形研究

视图变形技术是基于图象绘制中的一项关键技术,本文分析了该技术中基础矩阵的实现算法,结合小波变换的基本原理,分析了利用小波变换实现变形的基本原理,最终提出了实现的算法。